DPICT:基于三进制平面的深度渐进图像压缩
图像与视频处理
2022-05-09 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出基于三进制平面的深度渐进图像压缩(DPICT)算法,这是首个支持细粒度可伸缩性(FGS)的基于学习的编解码器。首先,我们使用分析网络将图像变换为潜张量。然后,我们用三进制数字(trits)表示潜张量,并按重要性递减的顺序将其逐三进制平面编码为压缩比特流。此外,在每个三进制平面内部,我们根据率失真优先级对 trits 进行排序,并优先传输更重要的信息。由于压缩网络在使用较少三进制平面的情况下优化较弱,我们开发了后处理网络以在低码率下细化重建图像。实验结果表明,DPICT 在支持 FGS 传输的同时,显著优于传统渐进编解码器。代码见 https://github.com/jaehanlee-mcl/DPICT。
引用
@article{arxiv.2112.06334,
title = {DPICT: Deep Progressive Image Compression Using Trit-Planes},
author = {Jae-Han Lee and Seungmin Jeon and Kwang Pyo Choi and Youngo Park and Chang-Su Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.06334},
year = {2022}
}
备注
Accepted to CVPR 2022 (Oral presentation)